工业建筑混凝土结构大数据平台系统设计

工业建筑混凝土结构的设计、建造、监测和维护是相互影响的,但实际中这四个层面往往是比较独立的,数据很难共享。针对以上问题,提出一种面向工业建筑混凝土结构的大数据云平台系统。通过该平台收集工业建筑混凝土结构的设计数据、建造数据、监测数据和维护数据,解决建筑生命中各个阶段相互独立的状况。用大数据的思维研究建筑整个生命周期,为结构耐久性研究提供数据支撑,改进工业建筑混凝土结构的设计和建造,并为结构维护提供科学性指导,形成工业建筑混凝土结构在设计、建造和维护的闭环。     

换热站并联水泵分布式优化控制

针对现有换热站并联水泵优化算法在集中式架构下控制适应性不足的问题,本文提出了一种改进的分布式并联水泵优化算法.首先,建立了并联水泵的分布式控制系统,并对该优化问题的数学模型进行描述,在目标函数中引入自适应非线性因子;然后,设计了改进的分布式果蝇优化算法,在该算法中每台水泵的控制器仅通过与邻居控制器交互信息即可完成并联水泵的优化;并且,在嗅觉搜索阶段,使用正弦余弦策略替代赋予个体距离与方向的随机策略;最后,以两个实际换热站中不同并联水泵系统为例对算法进行仿真验证,并基于仿真结果进行性能分析.结果表明,相较于传统算法,改进的分布式果蝇优化算法能得到更优的控制策略,有着收敛速度快、稳定性好和鲁棒性强的特点;并且该算法适用于不同系统的并联水泵优化问题,具有可扩展性.在实际工程验证中相较于集中式算法,该算法在总功率和计算时间上分别平均降低了5.47%和29.90%,因此,能够满足实际换热站中对并联水泵热负荷优化分配的需求.     

基于CNN的高层住宅建筑群热负荷混合预测模型北大核心CSCD

针对传统热负荷预测面向单栋住宅,预测负荷无法满足小区级换热站及热网优化调控需求的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的高层住宅建筑群热负荷混合预测模型。首先,引入建筑体形参数,利用LASSO模型对热负荷影响因素进行筛选;然后,采用缎蓝园丁鸟优化(SBO)算法优化CNN;最后,利用西安市10个住宅小区的相关运行数据对所提模型进行训练和测试。实验结果表明,输入参数引入建筑体形参数后,模型预测精度更高;经SBO算法优化后的CNN模型较传统CNN模型具有更好的拟合优度、预测精度和泛化能力,满足工程实际需求。     

考虑电动汽车影响的农村家庭新能源容量优化配置方法

针对以光伏发电为主体的农村家庭新能源系统容量优化配置问题,从用户经济效益的角度出发,提出一种将电动汽车（electric vehicle,EV）用作储能装置且考虑用户出行需求的农村家庭新能源系统全寿命周期优化配置方法。首先构建了以系统年均用能成本最小和自发自用率最大为目标的优化配置模型,并结合市场电价机制及EV的使用需求制定了新能源系统综合运营模式,然后以粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法求解得到家庭新能源系统中分布式电源的最优配置容量。最后,基于河北省石家庄某典型农村家庭实际用电负荷数据和气象参数进行仿真实验,结果表明：将EV与光伏出力结合,可以有效提高系统能源利用效率,减小家庭用能成本。     

基于IWOA算法求解并联冷机负荷分配问题

中央空调系统并联冷水机组系统能耗非常大,如果操作不当,能耗会大大增加。针对OCL问题提出了一种求解连续非线性优化问题的改进鲸群优化算法,首先,为使后续迭代寻优的搜索空间更精确,运用混沌映射初始化种群,使初始解均匀遍布解空间。其次引入变异指数对收敛因子进行改进,平衡了局部勘探和全局勘探的关系。之后引入正弦和余弦使算法收敛到全局最优解,防止了算法过早收敛,提高了算法的收敛精度。最后,通过两个典型的案例来评估IWOA算法的性能,并将其与应用于OCL问题的其他优化算法进行了比较。结果表明,IWOA算法是解决OCL问题的有效方法。此外,算法性能的比较显示,IWOA算法在收敛速度和电能消耗方面相比于其他应用于OCL问题的优化方法提供了更好的解决方案。